## PENGARUH KEBIASAAN BERKENDARA TERHADAP PERILAKU BERKENDARA DAN ATRIBUT BERKENDARA DRIVER OJEK ONLINE (STUDI KASUS)
Novie Susanto *) , Esa Akhmad Mujahidin, Siswanto
Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Diponegoro Jl. Prof. H. Soedarto, SH, Kampus Undip Tembalang, Semarang, Indonesia 50275
(Received: August 12, 2020/ Accepted: October 22, 2020)

## Abstrak
Ojek online hadir ditengah banyaknya jumlah sepeda motor dengan melihat peluang bisnis ojek online. Jumlah kendaraan bermotor tiap tahunnya yang semakin meningkat menyebabkan jumlah kecelakaan yang  terjadi  dari  tahun  ke  tahun  juga  ikut  mengalami  peningkatan.  Menganalisis  hubungan  antara kebiasaan  berkendara  terhadap  perilaku  berkendara  dan  atribut  berkendara  merupakan  langkah pencegahan  kecelakaan  pada  driver ojek online.  Penelitian  ini  menggunakan  metode  PLS  (Partial Least Square) untuk menganalisis hubungan antara variabel kebiasaan berkendara terhadap perilaku dan  atribut  berkendara.  Berdasarkan  hasil  pengujian  dari  metode  PLS  didapatkan  kebiasaan berkendara memeiliki hubungan signifikan dengan t-stat 4,584 terhadap atribut berkendara. Variabel kebiasaan berkendara memiliki hubungan yang signifikan terhadap erilaku berkendara dengan t-stat 64,533. Perilaku berkendara memiliki hubungan yang signifikan terhadap atribut berkendara dengan nilai t-stat 3,567.
Kata kunci: kebiasaan berkendara; perilaku berkendara; atribut berkendara; PLS; online ojek

## Abstract
[THE EFFECT OF DRIVING HABITS TO DRIVING BEHAVIOR AND DRIVING ATTRIBUTE OF ONLINE MOTORCYCLE TAXI DRIVERS (A CASE STUDY)] Online motorcycle taxi comes in the middle of the number of motorbikes by looking at the motorcycle taxi business opportunities online. The number of vehicles that are increasing every year which increases causing the number that occurs from year to year which also increases. Analyzing the relationship between driving while traffic and the attribute  of  riding  traffic  towards  OJEK  ONLINE  drivers  is  one  of  effort  to  decrease  the  number  of accidents. This study uses the PLS (Partial Least Square) method to analyze the relationship between driving habits variables on driving behavior and attributes. Based on the test results of the PLS method, it  is  showed  that  driving  habits  have  a  significant  relationship  with  the  t-stat  4,584  to  the  driving attributes.  The  driving  habits  variable  has  a  significant  relationship  to  driving  behavior  with  t-stat 64,533. Driving behavior has a significant relationship to driving attributes with a t-stat value of 3.567.
Keywords: driving habits; driving behavior; driving attributes; PLS; online motorcycle taxi

## 1. Pendahuluan
Transportasi  merupakan  sarana  yang  sangat dibutuhkan  pada  zaman  sekarang,  karena  dengan adanya  transportasi  pekerjaan  menjadi  efektif  dan membantu  pekerjaan  sehari-hari  (Rifaldi,  2016). Penggunaan  sepeda  motor  untuk  mobilitas  harian sangatlah  efektif  dibandingkan  kendaraan  lainnya (Wijayanti,  2017).  Transportasi  juga  ikut  mengalami perkembangan dari segi teknologi, dengan maraknya
sekarang ini model transportasi online pada kota-kota besar  di  Indonesia  termasuk  Kota  Semarang.  Ojek online dapat dengan mudah dipesan konsumen secara online melalui  aplikasi  android  dan  iOS  (Amajida, 2016).
Data yang dimuat BPS (2018) yang bersumber pada  KORLANTAS  pada  tahun  2015  untuk  jumlah kendaraan  sepeda  motor  yaitu  98.881.267  unit.  Pada tahun  2016  data  jumlah  sepeda  motor  di  Indonesia naik  menjadi  105.150.082  unit.  Data  jumlah  sepeda motor tertinggi pada tahun 2017 sebanyak 113.030.793  unit.  Dapat  disimpulkan  bahwa  jumlah kendaraan   sepeda   motor   dari   tahun   ke  tahun  di
*Penulis Korespondensi. E-mail: nophie.susanto@gmail.com
Indonesia  terus  meningkat,  yang  puncaknya  pada tahun 2017 sebesar 113.030.793 unit.
Tidak  lepas  dari  volume  sepeda  motor  di jalanan  Indonesia,  kasus  kecelakaan  yang  menimpa sepeda  motor  juga  menjadi  masalah  yang  disoroti. Berdasarkan data yang tersedia di situs KORLANTAS POLRI  pada  tahun  2017  telah  terjadi  kecelakaan sepeda motor sebesar 37.304 kasus di Indonesia. Pada tahun 2018 terdapat 37.070 kasus kecelakaan sepeda motor  di  Indonesia.  Pada  kasus  di  atas  pengemudi OJEK ONLINE juga  termasuk  dalam  kasus kecelakaan tersebut. Masih menurut data KORLANTAS POLRI menyatakan kecelakaan terjadi umumnya disebabkan karena 2 hal sebagai berikut:
1. Karena  pengemudi  mengemudi  tidak  wajar (melakukan kegiatan lain atau dipengaruhi oleh suatu keadaan sehingga mengganggu konsentrasi dalam mengemudi di jalan).
2. Karena  pengemudi  melanggar  batas  kecepatan minimum dan maksimum.
Berdasarkan  wawancara  yang  dilakukan dengan driver ojek online rata-rata waktu mengemudi selama  3  sampai  3,5  jam  selama  sehari,  tergantung pencapaian driver pada hari itu atau tergantung pada fisik  masing-masing driver dalam  bekerja. Driver terbagi  menjadi  dua  yaitu  bekerja  penuh  pada  ojek online atau paruh waktu. Driver ojek online biasanya menggunakan smartphone untuk melakukan layanan, yang berisi aplikasi ojek online driver . Dalam aplikasi ini driver dapat menerima pesanan dari konsumen dan selanjutnya driver bisa melayani konsumen tergantung layanan yang diinginkan.
Faktor lingkungan berpengaruh pada kebiasaan berkendara  yang  di  pelajari  dari  lingkungannya. Ketika  lingkungan  mendukung  untuk  pro  terhadap responsibility  riding maka  individu  tersebut  akan mensukseskan  program  tersebut  dan  sebaliknya. Faktor  lingkungan  yang  paling  mempengaruhi perkembangan  psikologi  pengemudi  adalah  moral kelompok komunitas atau kelompok bermain (Hakim &  Nuqul,  2011).  Atribut  adalah  kelengkapan  yang harus  dipakai  atau  digunakan  pengendara  sepeda motor.  Pengendara  sepeda  motor  dilindungi  oleh pakaian dan perlengkapan pengamanan yang langsung dipakai di badannya, helm, sepatu, atau perlengkapan pelindung. Hanya helm yang mempunyai kemampuan untuk mendistribusikan transmisi energi dan mengurangi intensitas benturan pada kepala  (Rompis dkk, 2016).
Menurut  Haryanto  (2016)  mengemukakan bahwa  insiden  tertinggi  pada  kecelakaan  bermotor pada  kalangan  pengendara  laki-laki  muda  terkait dengan perilaku pengambilan risiko mereka. Perilaku yang  berisiko  saat  berkendara  sangat  berpengaruh pada  kegiatan  berkendara  pengemudi.  Perilaku tersebut  dapat  menyebabkan  terjadinya  kecelakaan kendaraan bermotor.
Berdasarkan latar belakang yang dijelaskan di atas  dapat  ditinjau  lebih  dalam  apakah  terdapat pengaruh perilaku berkendara dan atribut berkendara
terhadap  kebiasaan  berkendara  berpengaruh  kepada driver ojek online .  Dari  kajian  tersebut  dapat dibuktikan  apakah  hasil  penelitian  sebelumnya  yang dijadikan variabel dalam penelitian ini dapat diterima dan dapat diketahui apakah variabel yang berpengaruh secara  signifikan  pada  kebiasaan  berkendara. Dikarenakan  penelitian  ini  bertujuan  untuk  menguji efek prediksi antar variabel laten untuk menilai apakah ada hubungan atau pengaruh yang kuat antar variabel laten  tersebut  serta  variabel  yang  digunakan  dalam penelitian ini merupakan variabel laten yang tidak bisa diukur secara langsung, sehingga dalam penelitian ini digunakan metode analisa berupa Partial Least Square (PLS).

## 2. Metode Penelitian
Metode  penelitian  dijadikan  sebagai  acuan dasar  dalam  menguraikan  tahap  –  tahap  penelitian yang dilakukan. Metode yang digunakan adalah PLS yang dilakukan dengan tahapan sebagai berikut:
1. Merancang model struktural ( inner model )
2. Merancang model pengukuran ( outer model )
3. Membuat diagram jalur ( path diagram )
4. Mengkonversi diagram jalur ke dalam persamaan dan mengestimasi parameter
5. Melakukan  evaluasi  model  pengukuran  ( outer model )
6. Melakukan  evaluasi  model  struktural  ( inner model )
7. Melakukan uji hipotesis
Responden  penelitian  ini  adalah  82  pengemudi  ojek online di  area  Kota  Semarang.  Penelitian  ini menggunakan  kuesioner  untuk  pengambilan  data perilaku berkendara pengendara ojek online . Berdasarkan  model  konseptual  Pangeran  dkk  (2016) ada  tiga  variabel  dengan  beberapa  pengaruh  antar variabel. Variabel dalam model konseptual penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1 .
Hipotesis  penelitian  dapat  disusun  sebagai berikut:
• Hipotesis  1:  Kebiasaan  berkendara  memiliki hubungan positif pada perilaku berkendara.
• Hipotesis  2:  Perilaku  berkendara  memiliki hubungan positif pada atribut berkendara.
• Hipotesis  3:  Kebiasaan  berkendara  memiliki hubungan positif pada atribut berkendara Variabel  dependen  dalam  penelitian  ini  adalah perilaku  berkendara  dan  atribut.  Sedangkan  variabel independen  dalam  penelitan  ini  adalah  kebiasaan berkendara.  Setiap  variabel  pada  penelitian  ini terdapat beberapa indikator pertanyaan yang selanjutnya  dicantumkan  data  kuesioner.  Untuk melihat variabel beserta indikator-indikator pertanyaannya dapat dilihat pada Lampiran.
3. Hasil Dan Pembahasan
3.1 Pengujian Kuesioner
Penelitian ini menggunakan kuesioner penelitian  dengan  jumlah  responden  84  orang  yang
diolah  untuk  dilakukan  pengujian  validitas  dan reliabilitas dengan menggunakan SPSS 16.0.
3.1.1 Uji Validitas
Uji  validitas  menggunakan  korelasi  Bivariate
Pearson atau product moment , dengan membandingkan  r  hitung  dengan  r  tabel,  dimana  r hitung  lebih  besar  dari  r  tabel  (Fridayanthie,  2016) . Hasil  uji  validitas  menunjukkuan  semua  indikator valid  (nilai corrected  item-total  correlation >  r  tabel 0,213).
3.1.2 Uji Reliabilitas
Menurut Fridayanhie (2016), reliabilitas adalah tingkat seberapa besar pengukuran terhadap kuesioner yang  stabil  dan  konsisten.  Reliabilitas  menunjukkan akurasi  dan  ketepatan  dari  pengukurnya.  Seluruh variabel mempunyai nilai koefisien Cronbach’s alpha > 0.6, maka dapat disimpulkan instrumen pernyataan kuesioner  penelitian  pada  tiap  variabel-variabelnya reliabel,  sehingga  bisa  digunakan  untuk  mengukur indikator dalam kuesioner penelitian.
3.2 Pengolahan Partial Least Square (PLS) Menurut Ghozali (2008), pengolahan data pada PLS memiliki 2 tahap untuk menilai Fit Model di suatu penelitian.  Tahapan  tersebut  termasuk  tahap  analisis
terhadap model struktural. Untuk menggunakan teknik analisa data dengan SmartPLS terdapat 3 kriteria yang bertujuan menilai validitas dan reliabilitas diantaranya yaitu convergent  validity , discriminant  validity dan composite reliability . 3.2.1 Diagram Alur (Path Diagram) Keseluruhan
SmartPLS  dapat  mengidentifikasi  masalah untuk  model  yang  memiliki  hubungan  satu  arah variabel  saja,  namun  tidak  dapat  melakukan identifikasi  masalah  model  yang  memiliki  hubungan timbal  balik  antar  variabelnya.  Model  keseluruhan pada  PLS  yang  menggambarkan  hubungan  antar variabel  dependen  maupun  independen  dengan indikator  atau  dengan  nama  lain  variabel  manifes  di dalamnya. Gambar  2 merupakan  gambaran  model antar variabel dalam penelitian ini.
3.2.2 Pengujian Model
Pengukuran (Outer Model)
Outer  Model (Model  Pengukuran)  adalah sebuah  model  yang  memperlihatkan  masing-masing blok  indikator  yang  berhubungan  dengan  variabel latennya meliputi uji convergent validity , discriminant validity dan uji composite reliability .
Perilaku Berkendara Kebiasaan Berkendara Atribut Berkendara
Gambar 1. Model Konseptual (Pangeran dkk, 2016)
Gambar 2. Diagram Jalur Keseluruhan Model
a. Uji Convergent Validity Model pengukuran Convergent Validity
menggunakan indikator  yang reflektif untuk ditentukan  nilainya  berdasarkan  korelasi  antar  item skor  yang  diestimasi  menggunakan software SmartPLS. Menurut Ghozali (2008) untuk melakukan penelitian awal dari pengembangan skala pengukuran nilai Outer  Loading antara  0,5  hingga  0,6  dianggap cukup  memenuhi  kriteria.  Berdasarkan Tabel  1 diperoleh dari 3 variabel semua indikator di dalamnya memenuhi syarat semua, sehingga tidak ada indikator yang dikeluarkan dari penelitian.
Tabel 1. Nilai Outer Loading Variabel Indikator Outer Loading Kebiasaan Berkendara KB1 0.771 KB2 0.821 KB3 0.813 KB4 0.784 KB5 0.785 KB6 0.814 KB7 0.784 KB8 0.810 KB9 0.816 KB10 0.695 KB11 0.611 Perilaku Berkendara PB1 0.650 PB2 0.646 PB3 0.714 PB4 0.625 PB5 0.701 PB6 0.664 PB7 0.580 PB8 0.615 PB9 0.672 PB10 0.787 PB11 0.679 Atribut Berkendara AB1 0.676 AB2 0.746 AB3 0.675 AB4 0.614 AB5 0.650 AB6 0.671 AB7 0.725 AB8 0.588 AB9 0.636 AB10 0.666

## b. Uji Discriminant Validity
Uji ini mengukur seberapa besar suatu konstruk benar-benar  mempunyai  perbedaan  dari  konstruk lainnya. Discriminant  validity pada  SmartPLS  juga dapat  melihat Cross  Factor  Loading . Output dari discriminant  validity yang  lebih  besar  memberikan bukti  bahwa  sebuah  konstruk  mampu  memberikan fenomena  yang  diukur.  Nilai Cross  Factor  Loading berdasarkan Tabel 2 pada tiap konstruk memiliki nilai cross factor loading lebih tinggi pada semua indikator pada  masing-masing  variabel  terhadap  variabel  itu
sendiri dibandingkan dengan nilai cross factor loading pada indikator variabel lainnya.
Tabel 2. Nilai Cross Factor Loading
Discriminant Validity Indikator Atribut Berkendara Kebiasaan Berkendara Perilaku Berkendara AB1 0.676 0.662 0.571 AB2 0.746 0.674 0.683 AB3 0.675 0.627 0.607 AB4 0.614 0.542 0.521 AB5 0.650 0.565 0.523 AB6 0.671 0.585 0.679 AB7 0.725 0.632 0.708 AB8 0.588 0.508 0.500 AB9 0.636 0.618 0.537 AB10 0.666 0.612 0.608 KB1 0.709 0.771 0.634 KB2 0.769 0.821 0.739 KB3 0.750 0.813 0.742 KB4 0.713 0.784 0.681 KB5 0.746 0.785 0.789 KB6 0.721 0.814 0.720 KB7 0.717 0.784 0.729 KB8 0.767 0.810 0.778 KB9 0.743 0.816 0.737 KB10 0.553 0.695 0.654 KB11 0.488 0.611 0.512 PB1 0.549 0.607 0.650 PB2 0.562 0.620 0.646 PB3 0.622 0.629 0.714 PB4 0.571 0.595 0.625 PB5 0.617 0.648 0.701 PB6 0.606 0.640 0.664 PB7 0.474 0.533 0.580 PB8 0.605 0.565 0.615 PB9 0.619 0.588 0.672 PB10 0.673 0.671 0.787 PB11 0.671 0.585 0.679
c. Uji Composite Reliability
Composite reliability adalah pengujian reliabilitas model untuk menjelaskan pengukuran suatu konstruk. Konstruk  yang  memiliki  reliabilitas  yang  tinggi memiliki nilai Composite Reliability (CR) lebih besar dari  0,7.  Selain  itu,  juga  dapat  dilihat  dari  nilai Crobanch  Alpha  dengan  nilai  lebih  besar  dari  0,6. Untuk  melihat Composite  Reliability dapat  dilihat pada Tabel 3 .
3.2.3 Pengujian Model Struktural (Inner Model)
Model  Struktural  adalah  model  yang menghubungkan  antar  variabel  atau  dapat  dikatakan hubungan  antara  variabel  eksdogen  dan  variabel endogen.  Evaliasi  pada  pengujian  ini  dapat  dilihat melalui nilai koefisien daterminasi (R-square), nilai Q 2 dan effect size ( f 2 ). Untuk mengetahui hasil evaluasi inner  model hubungan  antara  variabel  perilaku berkendara,  atribut  berkendara  dengan  kebiasaan berkendara dapat dilihat pada hasil dari R 2
a. Koefisien Determinasi (R 2 ) Evaluasi inner  model dilakukan  untuk  melihat hubungan  antara  variabel  laten  dan  konstruk. Dalam  PLS,  melihat  nilai R 2 dari  setiap  variabel dependen  dimana  perubahan R 2 dapat  digunakan untuk menilai pengaruh variabel laten independen terhadap variabel laten dependen apakah mempunyai pengaruh yang substantif. Pengukuran dilakukan  dengan  melihat  nilai R 2 sebesar  0,67 mengindikasikan model baik, nilai 0,33 mengindikasikan  model  moderat  dan  nilai  0,19 mengindikasikan model lemah (Chin, 1998). Hasil nilai  koefisien  determinasi  dapat  dilihat  pada Tabel 4 . Dari hasil nilai R 2 dari Gambar 3 , variabel atribut berkendara mempunyai nilai R 2 yaitu 0.852, dapat diartikan  bahwa  nilai R 2 dari  variabel  tersebut dapat dijelaskan oleh variabel perilaku berkendara dan  kebiasaan  berkendara  sebesar  85.2%. Sedangkan  untuk  variabel  perilaku  berkendara memiliki  nilai R 2 sebesar  0.828  yang  dapat diartikan juga bahwa variabel perilaku berkendara dapat  dijelaskan  sebesar  82.8%  dengan  variabel kebiasaan berkendara.
b. Prediktif Relevansi (Q 2 ) Nilai  Q-square  ( Q 2 )  digunakan  untuk  mengukur seberapa baik nilai observasi yang dihasilkan oleh model dan juga estimasi parameternya. Nilai Q 2 >
0 menunjukkan model memiliki prediktif relevansi (Chin, 1998).
𝑄 2 = 1 − (1 − 𝑅 1 2 )(1 − 𝑅 2 2 ) …………….……1
𝑄 2 = 1 − (1 − 0.852)(1 − 0.828) = 0.975 ....2
Dengan  nilai 𝑄 2  sebesar  0.975  maka  dapat dikatakan  bahwa  model  memiliki  prediktif relevansi yang baik.
c. Goodness of Fit (GoF) Index Goodness  of  Fit berguna  untuk  mengevaluasi model  struktural  dan  melakukan  pengukuran secara  keseluruhan.  Hasil  perhitungan  untuk menentukan  GoF  diperoleh  perhitungan  sebagai berikut (Tenehaus, 2005).
√𝐺𝑜𝐹 = 𝐴𝑉𝐸 ̅̅̅̅̅̅ × 𝑅 2
̅̅̅̅ = √𝐺𝑜𝐹 = 𝐴𝑉𝐸 ̅̅̅̅̅̅ × 𝑅 2 ̅̅̅̅ =   √0.497 × 0.840 = 0.646
Dari  hasil Goodnss  of  fit diatas  dapat  dikatakan model  nilainya  lebih  dari  0,35  yaitu  dengan  nilai GoF 0,646.

## 3.2.4 Pengujian Hipotesis
Pengujian  hipotesis  dilakukan  dengan  metode rsampling  bootstrap  dengan  minimum  banyaknya bootstrap sebanyak 5000 dan jumlah kasus harus sama dengan jumlah observasi pada sampel asli. Pengujian dilakukan  dengan  t-test.  Hipotesis  dilakukan  dengan t stat dengan  t tabel .  Jika  diperoleh  statistik  t  lebih  besar dari  nilai  kritis  z  pada  two-tailed  pada  taraf signifikansi 5% dengan nilai t-tabel sebesar 1,96 maka
Tabel 3. Hasil Uji Composite Reliability
Variabel Cronbach's Alpha Cut Off Value Composite Reliability Cut Off Value Atribut Berkendara 0.86 0.6 0.888 0.7 Kebiasaan Berkendara 0.933 0.6 0.943 0.7 Perilaku Berkendara 0.875 0.6 0.898 0.7 Tabel 4. Hasil Nilai R-Square Variabel R Square R Square Adjusted Atribut Berkendara 0.852 0.849 Perilaku Berkendara 0.828 0.826
Kebiasaan Berkendara Perilaku Berkendara R 2 =0.828 Atribut Berkendara R 2 =0.852
Gambar 3. Nilai R Square Model
dapat  disimpulkan  bahwa  koefisien  jalur  signifikan dan  sebaliknya.  Hasil  uji  hipotesis  pada  PLS  dapat dilihat pada Gambar 4 . Pada Tabel  5 berikut  merupakan  penjabaran dari hasil uji hipotesis pada nilai taraf signifikan 5% dengan t-stat sebesar  dari  nilai path  coefficient dari setiap variabel laten dan model struktural.
a. Pengujian Hipotesis 1 Hipotesis  kedua  (H1)  merumuskan  bahwa hipotesis  ini  mendapatkan  nilai t-stat sebesar 64,533  lebih  besar  dari t-tabel yakni  1,96  pada taraf  signifikan  5%  sehingga  dapat  disimpulkan adanya  kebiasaan  berkendara  berpengaruh  secara signifikan  terhadap  perilaku  berkendara  dengan nilai original  sample 0.910.  Dilihat  dari  nilai original sample kebiasaan berkendara berpengaruh  langsung  pada  perilaku  berkendara sebesar  0.910  adalah  positif (H1  diterima) . Berdasarkan  batas  nilai  yang  telah  ditentukan, hasil  pengolahan  dengan  PLS dapat  disimpulkan bahwa hipotesis ini dapat diterima sebab diprediksi adanya  pengaruh  yang  signifikan  positif  antara kebiasaan berkendara terhadap atribut berkendara. Hal  ini  sejalan  dengan  penelitian  yang  dilakukan oleh Pangeran dkk (2016) yang menyatakan bahwa adanya kebiasaan berkendara berpengaruh
signifikan terhadap atribut berkendara. Kebiasaan berkendara  dianggap  sebagai  hal  penting  dalam berkendara untuk terciptanya keselamatan pengemudi  khususnya driver ojek online .  Selain itu perilaku berkendara hal paling dominan antara interaksi driver dengan pengguna jalan lain.
b. Pengujian Hipotesis 2
Hipotesis pertama (H2) merumuskan bahwa hipotesis ini mendapatkan nilai t-stat sebesar 4,584 lebih  besar  dari t-tabel yakni  1,96  pada  taraf signifikan 5% sehingga dapat disimpulkan adanya kebiasaan berkendara berpengaruh secara signifikan terhadap atribut berkendara dengan nilai original  sample 0,529.  Dilihat  dari  nilai original sample kebiasaan berkendara berpengaruh langsung  pada  atribut  berkendara  sebesar  0.529 adalah  positif (H2  diterima) .  Berdasarkan  batas nilai  yang  telah  ditentukan,  hasil  pengolahan dengan partial  least  square dapat  disimpulkan bahwa hipotesis ini dapat diterima sebab diprediksi adanya  pengaruh  yang  signifikan  positif  antara kebiasaan berkendara terhadap atribut berkendara.
Hal  ini  sejalan  dengan  penelitian  yang  dilakukan oleh Pangeran dkk (2016) yang menyatakan bahwa adanya kebiasaan berkendara berpengaruh signifikan  terhadap   atribut   berkendara.   Kedua
Gambar 4. Hasil Pengolahan Diagram Alur Keseluruhan
Tabel 5. Hasil Uji Hipotesis
Original Sample Sample Mean Standard Deviation T Stat P Values Kebiasaan Berkendara ➔ Atribut Berkendara 0.529 0.521 0.115 4.584 0,000 Kebiasaan Berkendara ➔ Perilaku Berkendara 0.910 0.915 0.014 64.533 0,000 Perilaku Berkendara ➔ Atribut Berkendara 0.415 0.427 0.116 3.567 0,000
variabel ini memang sangat berpengaruh dalam hal berkendara.  Kebiasaan  berkendara driver sangat menjadi  hal  penting  untuk  menjaga  keselamatan berkendara.  Sedangkan  atribut  berkendara  untuk driver ojek online adalah  peralatan  berkendara untuk mengurangi kontak dengan benda lain pada saat  berkendara,  sekaligus  komponen  peringatan pada motor dan kelengkapan surat berkendara.
c. Pengujian Hipotesis 3 Hipotesis  ketiga  (H3)  merumuskan  bahwa hipotesis ini mendapatkan nilai t-stat sebesar 3.567 lebih  besar  dari t-tabel yakni  1,96  pada  taraf signifikan 5% sehingga dapat disimpulkan adanya perilaku berkendara berpengaruh secara signifikan terhadap  atribut  berkendara  dengan  nilai original sample 0.415.  Dilihat  dari  nilai original  sample perilaku  berkendara  berpengaruh  langsung  pada atribut berkendara sebesar 0.415 adalah positif (H3 diterima) .  Berdasarkan  batas  nilai  yang  telah ditentukan, hasil pengolahan dengan partial least square dapat  disimpulkan  bahwa  hipotesis  ini dapat  diterima  sebab  diprediksi  adanya  pengaruh yang signifikan positif antara perilaku berkendara terhadap atribut berkendara. Hal ini sejalan dengan penelitian  yang  dilakukan  oleh  Pangeran  dkk (2016)  yang  menyatakan  bahwa  adanya  perilaku berkendara  berpengaruh  signifikan  terhadap atribut  berkendara.  Perilaku  berkendara  pada driver ojek online yang  mematuhi  peraturan berkendara dan lalu lintas serta melengkapi atribut berkendara  untuk  mewujudkan  keselamatan berkendara.
3.2.5 Usulan Perbaikan
Usulan perbaikan  yang diterapkan oleh driver ojek online berdasarkan  hasil  penelitian  yang menunjukkan  perbedaan  signifikan  pada  variabel penelitian adalah:
1. Memberi  edukasi  tentang safety  riding untuk meningkatkan kesadaran driver dalam kebiasaan berkendara  untuk  terciptanya  keselamatan berkendara.
2. Melengkapi surat-surat kelengkapan berkendara dan memakai perlengkapan keselamatan berkendara.
3. Mematuhi  peraturan  lalu  lintas  berkendara sepeda motor dan menghormati sesama pengendara motor atau pengguna jalan lainnya.

## 4.  Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah dilakukan,  maka  kesimpulan  yang  dapat  diambil adalah kebiasaan berkendara memiliki hubungan yang signifikan terhadap atribut berkendara dengan nilai t- stat 4.584. Kebiasaan berkendara memiliki hubungan yang signifikan terhadap perilaku berkendara dengan nilai  t-stat  64,533.  Perilaku  berkendara  memiliki hubungan yang signifikan terhadap atribut berkendara dengan nilai t-stat 3,567. Rekomendasi yang diberikan kepada driver ojek online adalah driver dapat mengurangi kebiasaan berkendara yang mengganggu
konsentrasi  berkendara  seperti  mematuhi  peraturan lalu  lintas. Driver dapat  mengurangi  perilaku berkendara  yang  dapat  membahayakan  diri  sendiri ataupun  membahayakan  keselamatan  pengguna  jalan lain seperti mengatur kecepatan berkendara. Pengendara  juga  harus  menghormati  pengguna  jalan lain  dengan  tujuan  mengedepankan  keselamatan berkendara. Driver memeriksa kelengkapan berkendara,  antara  lain  alat  pelindung  diri  seperti helm,  sarung  tangan,  masker,  dan  kacamata  hitam. Selain  itu  memeriksa  dan  memastikan  kalau  lampu depan  dan  lampu  belakang  motor  menyala  dengan baik.  Memastikan  spion  menghadap  sesuai  arah penglihatan driver .  Pada  hal  ini  atribut  berkendara dapat melindungi tubuh dari kontak langsung dengan benda asing saat berkendara. Untuk melengkapi surat- surat  berkendara  dapat  memastikan  apakah  sepeda motor  dan  surat  ijin  mengendarai  secara legal dapat dipertanggung jawabkan.

## 5.  Daftar Pustaka
Abojaradeh, M., Jrew, B. dan Ababsah, H. (2014). The effect of Driver Behavior Mestakes iin Traffic Safety. Civil  and  Environmental  Research. 6(1). 39-54. Alonso,  F.,    Esteban,  C.,  Useche,  S.  &  Faus,  M. (2017).  Smoking  while  driving:  Frequency, Motives,  Perceived  Risk  and  Punishment. World Journal of Preventive Medicine, 2017, 5 (1). 1-9.
Amajida,  F.  D.  (2016).  Kreativitas  Digital  Dalam Masyarakat  Risiko  Perkotaan:  Studi  Tentang Ojek  Online  "GO-JEK"  di  Jakarta.  Informasi Kajian Ilmu Komunikasi , 46 , 115-128. Bener,  A.,  Yildirim,  E.,  Ozkan,  T.  and  Lajunen,  T. (2017).  Driver  sleepiness,  fatigue,  careless behaviour and risk of motor vehicle crash and injury:  Population  based  case  and  control study. Journal  of  Traffic  and  Transportation Engineering 2017 . 4(5). 496-502. Chin,  W.  W.  (1998). The  partial  least  squares approach  to  structural  equation  modeling . Modern  methods  for  business  research ,  295- 336.
Erdogan,  M.O.,  Sogut,  P.,  Colak,  S.,  Ayhan,  H., Afacan,  M.A.,  and  Satilmis,  D.  (2013).  Roles of Motorcycle Type and Protective Clothing in
Otorcycle Crash Injuries. Emergency Medicine International. Article ID 760205. https://doi.org/10.1155/2013/760205
Fridayanthie, E. W. (2016). Analisa Sistem Informasi
Upload  Promosi  Harga  Menggunakan  SAP
Terhadap  Kepuasan  Pengguna  pada  PT  Hero Supermarket Tbk. Jurnal Khatulistiwa
Informatika , 4 , 30-43.
Ghozali,  I.  (2008).  Model  Persamaan  Struktural Konsep  dan  Aplikasi  dengan  Program  Amos 16.0 . Semarang: Badan Penerbit UNDIP.Hakim & Nuqul, 2011
Hakim,  L.,  &  Nuqul,  F.  L.  (2011).  Analisa  Sikap
Terhadap Aturan Lalu Lintas Pada Komunitas Bermotor. Jurnal Psikologi Indonesia , VIII , 93- 103.
Handayani,  D.,  Laksono,  D.E  dan  Novitiana,  L. (2017).  Pengaruh  Perilaku  Agresif  terhadap Potensi Kecelakaan Pengendara Sepeda Motor Remaja dengan Studi Kasus Pelajar SMA Kota Surakarta. Jurnal  Riset  Rekayasa  Sipil.  1(1).
64-70
Haryanto, H.C. (2016). Keselamatan dalam Berkendara:  Kajian  Terkait  dengan  Usia  dan Jenis  Kelamin  pada  Pengendara. INQUIRY Jurnal Ilmiah Psikologi Vol. 7 No.2, Desember 2016 . 92-106.
Horswill, M.S. dan Helman, S. (2003). A behavioural comparison  between  motorcyclist  and  a matched  group  of  non-motorcycling  car drivers: factors influencing accident risk. Accid Anal Prev. 2003 35. 589-597.
Laksmita,  A.H.M  dan  Wahyudi,  A.  (2017). Rasionalitas  pengguna  jasa  calo  dalam pengurusan  SIM  baru  di  Polres  Sidoarjo. Paradigma 5(1). 1-7.
Maharshak, I. and Avisar,  R. (2009). Bilateral primary pterygia:  an  occupational  disease?. Arch. Environ. Occup. Health. 64. 137-140. Moskal, A., Martin, J-L. and Laumon, B. (2012). Risk factors for injury accidents among moped and motorcycle  riders. Accident;  analysis  and prevention 49. 5-11. Ozkan, T., Lajunen, T.,  Dugruyol, B.,  Yildirim, Z. & Coymak,  A.  (2012).  Motorcycle  accidents, rider behavior and psychological models. Accid Anal Prev. 2012. 49. 124-132. Pamungkas, N.S. (2014). Mengenal perilaku pengendara kendaraan dalam upaya mencegah kecelakaan di jalan raya. Teknis 9(1). 1-13. Pangeran,  Kusuma,  &  Setiawan.  (2016).  Pengaruh Karakteristik  Mahasiswa  Pengendara  Sepeda Motor terhadap Aspek Keselamatan
Berkendara. Jurnal  Dimensi  Pratama  Teknik. 5(1). 1-7.
Poei, E.P dan Ansusanto, D. (2016). Perilaku Berlalu lintas  yang  mendukung  keselamatan  di  jalan raya. Jurnal Teknik Sipil 14(1). 10-19.
Qi,  W.,  Wen,  H.,  Wu,  Y  and  Qin,  L.  (2017).  Effect mofrl  of  urban  traffic  congestion  on  driver’s
lane-changing behavior. Advances in Mechanical Engineering. 9(9). 1-12.
Rifaldi,  K.  S.  (2016).  Pengaruh  Kualitas  Pelayanan Transportasi Online OJEK ONLINE Terhadap Kepuasan Pelanggan Pada Mahasiswa/i Administrasi Niaga Politeknik Negeri Jakarta. 13 , 121-128. Rompis,  A.,  Mallo,  J.,  &  Tomuka,  D.  (2016). Kematian Akibat Kecelakaan Lalu Lintas Kota Tomohon  Tahun  2012-2014.  Jurnal  e-Clicnic (eCl), 88-97.
Sibarani,  S  dan  Risdayati.  (2016).  Pelanggaran peraturan  lalu  lintas  oleh  pengendara  motor roda  dua  di  wilayah  Polisi  Setor  Ujung  Batu Kabupaten Rokan Hulu. JOM FISIP 3(2). 1-14. UU Nomor 22 Tahun 2009 pasal 77 ayat (1)
Vanlaar,W., Simpson, H., Mayhew, D. & Robertson, R.  (2008).  Fatigue  and  drowsy  driving:  A Survey  of  attitudes,  opinions  and  behaviors. Journal of Safety Research, 39 . 303-309. Vindenes, V. Jordbru, D., Knapskog, A-B., Moland, J. (2011). Impairments based legislative limits for driving  under  the  influence  of  non-alcohol drugs in Norway. Forensic science international 219 (1-3) . 1-11. Wijayanti, C. W. (2017). Citra Mahasiswa Menggunakan Kendaraan: Studi Fenomenologi Mahasiswa UNS dalam
Membangun  Citra  Enggunakan  Kendaraan Sepeda  Motor. Jurnal  Analisa  Sosiologi .  91- 106.
Wulandari,  S.,  Jayanti,  S.  &  Widjasena,  B.  (2017). Faktor-faktor  yang  berhubungan  dengan perilaku berkendara aman ( safety riding) pada kurir pos sepeda motor di PT.
POSINDONESIA  cabang  Erlangga  Semarang 2017. Jurnal Kesehatan Masyarakat 5(5). 346- 355.
Zamani, M. (2019). Awareness and Attitudes toward the  Safety  of  Motorcyclist:  A  Training Approach. Journal of Health Management and Informatics. 6(1). 15-21 http://korlantas.polri.go.id/statistik-2/  diakses  pada tanggal 12 Maret 2019.
https://www.bps.go.id/linkTableDinamis/view/id/113 3 diakses pada tanggal 12 Agustus 2018.